Ciencia
Inteligencia Artificial:
la capacidad de imaginar
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Imagen cortesía de ⓒAlex Knight.
La Inteligencia Artificial (IA), como disciplina, busca replicar y desarrollar la inteligencia a partir de diferentes medios como computadoras, robots y otros dispositivos. La IA imita procedimientos neuronales del ser humano, como los procesos inductivos y deductivos de nuestro cerebro.

La inteligencia artificial, a la par del desarrollo cognitivo humano, evoluciona y mejora cada día, y la posibilidad de crear tecnologías avanzadas y una psique artificial es algo que genera tanto atracción como miedo en la población.

En el artículo Zero-shot Synthesis with Group-Supervised Learning, investigadores de Google analizan y explican los métodos para lograr que la IA pueda imaginar: “La cognición visual de los primates es superior a la de las redes neuronales artificiales en su capacidad de ‘imaginar’ un objeto visual, incluso uno recién introducido, en diferentes atributos que incluyen pose, posición, color, textura, etc.”, de acuerdo con Yunhao Ge, de la Universidad del Sur de California (USC).

La base de nuestro pensamiento son las redes neuronales, las cuales han sido replicadas electrónicamente a lo largo de los últimos años con el fin de resolver problemas, automatizar procesos, crear programas y reducir el tiempo en el que se llevan a cabo algunas tareas.

Diversos proyectos buscan que la IA simule un nuevo objeto a partir de los atributos mencionados; por ejemplo, si se quiere crear una imagen de un pingüino, se le proporciona al algoritmo algunas imágenes de este animal para que pueda crear diferentes tipos de pingüinos.

El nuevo enfoque al que se guía la IA consiste en la imaginación, y para lograrlo se utiliza un concepto llamado desenredo: a partir de una imagen se separan sus partes, desenredándolas, de modo que el algoritmo identifique sus atributos para recombinarlos. Este proceso es similar al pensamiento del ser humano: cuando observamos un color o textura, podemos imaginarlo en otro objeto, dando como resultado diferentes combinaciones de materiales y elementos.

Actualmente hay más de 1.56 millones de imágenes que tienen el potencial de ayudar en investigaciones relacionadas con la tecnología y otras ciencias auxiliares. En las ciencias de la salud, biólogos y médicos podrían beneficiarse de este algoritmo al hacer prótesis o fármacos nuevos, desenredando las partes de éstos y recombinándolas para la creación de más productos. También podemos ir más lejos e imaginar medios de transporte que puedan imaginar, evitando escenarios peligrosos que no están inicialmente programados en su algoritmo.

Fuente: UNAM Global

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Imagen cortesía de ⓒLightField Studios Inc.
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